Data Engineer Référent (H/F)

Nous recherchons un Data Engineer Référent pour rejoindre les équipes Data d'un grand groupe industriel leader du secteur automobile. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des architectures d'intégration de données, en soutien direct aux équipes d'Analytics et de Research & Development dans un environnement agile structuré à l'échelle (SAFe).

En tant que référent technique, vous piloterez la transformation des données brutes en données exploitables pour les produits numériques d'innovation et serez le point d'appui des Data Engineers du domaine pour l'adoption des meilleures pratiques de développement. Votre rôle combine développement avancé, mentorat technique et maintien de standards élevés au sein de l'équipe.

L'environnement technique repose sur une stack moderne combinant Python, Talend et Java Spring Boot pour les traitements ETL, avec une intégration continue stricte et une gouvernance des données centralisée. Vous évoluerez dans une organisation matricielle en collaboration étroite avec les équipes métier (feature teams) et le Tech Lead du domaine, dans un contexte de transformation digitale en R&D.

Responsabilités :

• Concevoir et développer les traitements d'intégration et de transformation de données en Python et Talend, ainsi qu'en Java Spring Boot selon les besoins
• Assurer la modélisation des données, l'optimisation des flux ETL et le respect des normes de qualité et de sécurité des données
• Piloter l'intégration des développements dans les chaînes CI/CD, de l'automatisation des tests à la mise en production
• Définir et valider les plans de tests, conduire les tests unitaires automatisés et les tests de qualification fonctionnelle
• Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, API, processus) et fonctionnelle pour garantir la traçabilité et le transfert de connaissance
• Encadrer et accompagner les Data Engineers du domaine dans l'adoption des nouvelles pratiques, méthodologies et outils
• Assurer le support de niveau 3 sur les traitements d'alimentation du lac de données et résoudre les incidents critiques
• Collaborer activement en environnement agile (SAFe/Scrum), en étroite coordination avec les feature teams et les parties prenantes métier
• Participer à l'amélioration continue des processus, de l'architecture et des standards au sein de l'équipe Data

Télétravail : 3 jours par semaine minimum sur site

Localisation : Clermont-Ferrand

Profil candidat:

Indispensables :

• Python avancé : développement de scripts de traitement de données, optimisation de performances, gestion d'erreurs robuste
• Talend Data Integration (TDI) : conception de jobs ETL complexes, modularité et réutilisabilité, déploiement en production
• SQL confirmé : requêtes complexes, optimisation, DDL/DML, gestion des index et des plans d'exécution
• Bases de données relationnelles : Oracle et/ou Postgre

SQL, modélisation logique et physique, normalisation des données

• Modélisation de données : schémas d'intégration, entrepôts de données, conceptualisation des flux d'information
• Git

Lab : gestion de versions, workflows collaboratifs, bonnes pratiques de branchement et de merge

• CI/CD : compréhension des pipelines d'intégration et de déploiement continu, tests automatisés
• Méthodologie Agile/SAFe : travail en sprints, planification itérative, collaboration inter-équipes
• Nettoyage et gouvernance des données : processus de normalisation, qualité des données, archivage
• Communication professionnelle : rédaction technique claire, animation de réunions, mentorat des pairs
• Anglais : lecture, expression écrite et orale au niveau professionnel courant
• Profil autonome et adaptable, capable de gérer plusieurs priorités et d'évoluer dans un environnement complexe

Fortement appréciés :

• Java/Spring Boot : développement de microservices, gestion des dépendances, concepts de programmation orientée objet avancée
• Ansible : automatisation de déploiements, infrastructure as code, gestion de configurations
• Talend ESB : intégration de services, orchestration d'échanges de données
• Kafka : streaming de données, architectures event-driven, sérialisation et partitionnement
• MQ Series (IBM) : middlewares de messagerie, gestion des files d'attente
• Micro

Strategy et/ou Power BI : connaissance des outils de visualisation et de reporting pour sensibilisation aux besoins métier

• Archi

Mate : modélisation d'architectures d'entreprise et de solutions

• Bases